Con el avance tecnológico, surgen herramientas que facilitan el aprendizaje de manera significativa. Hace quince años, soñábamos con tener acceso a la vasta cantidad de videos explicativos y a la gran cantidad de investigaciones disponibles hoy en día para abordar cualquier tema. Al igual que ocurrió con la resistencia inicial al uso de la máquina de escribir o la imprenta, la inteligencia artificial (IA) enfrenta actualmente desafíos en su integración en la educación. Sin embargo, estas innovaciones, como sus predecesoras, tienen el potencial de transformar positivamente el futuro, convirtiéndose en herramientas masivas que favorecen el progreso.
La aparición de la inteligencia artificial en la educación plantea un desafío significativo: facilita la respuesta a ciertos contenidos, a veces evitando el proceso de búsqueda de información validada. Esta situación podría parecer problemática, ya que el proceso de investigación es fundamental para el desarrollo del pensamiento crítico. Sin embargo, al igual que los científicos utilizan herramientas avanzadas para acelerar sus investigaciones, los estudiantes pueden beneficiarse del uso de la IA para potenciar su aprendizaje.
A mi entender, no hay una manera de aprender a nadar sin meterse al agua. Por lo tanto, invito a todos los docentes a utilizar la IA como una herramienta laboral. Es esencial entender que la información proporcionada por la IA puede facilitar el trabajo de los estudiantes y favorecer el desarrollo del pensamiento crítico. Los docentes que utilizan la IA con frecuencia pueden discernir cuándo los estudiantes dependen excesivamente de ella y aprovechar estas oportunidades para enseñar las deficiencias de la IA, como su capacidad limitada para relacionar contenidos y contextos. En relación a esto, todos los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial pueden manifestar sesgos y errores por diversas razones:
- Sesgo cultural o geográfico: Los datos de entrenamiento pueden reflejar perspectivas mayormente occidentales o de países específicos, lo que introduce un sesgo cultural o geográfico en las respuestas.
- Temporalidad de los datos: La información con la que se entrena el modelo está disponible hasta un cierto momento, lo que puede llevar a respuestas desactualizadas o irrelevantes con el paso del tiempo.
- Coherencia en conversaciones largas: En el contexto de conversaciones largas, el modelo puede perder el hilo de interacciones previas, resultando en respuestas que no son coherentes con lo discutido anteriormente.
- Respuestas ambiguas o vagas: El modelo puede generar respuestas ambiguas o vagas cuando la entrada del usuario es poco clara o abierta a múltiples interpretaciones.
- Limitaciones en problemas complejos: También puede enfrentar limitaciones al abordar problemas muy complejos o técnicos que requieren un conocimiento profundo y específico.
- Citación de artículos científicos: Cuando se le solicita citar artículos científicos, el modelo no puede realizar una evaluación en tiempo real de los artículos específicos debido a las limitaciones de acceso a bases de datos académicas y la falta de capacidad para realizar búsquedas en tiempo real en fuentes específicas.
En el área de la salud, generalmente los trabajos presentados por los estudiantes son buenos, probablemente debido a que la IA genera respuestas adecuadas. Sin embargo, es importante notar que la IA tiene dificultades para establecer relaciones con casos clínicos específicos. Esta deficiencia es común en casi todos los trabajos revisados. Para mejorar esta deficiencia, se recomienda a los usuarios consultar bases de datos académicas, bibliotecas universitarias y revisar directamente las publicaciones originales.
Otro problema que presenta el uso de la IA es la estructura gramatical repetitiva y monótona, junto con el uso de palabras comunes, puede hacer que la comunicación sea efectiva pero carente de originalidad, identidad y el toque humano. En un mundo digital, los errores y las imperfecciones se vuelven atractivos, de manera similar a cómo la música analógica, con instrumentos que producen notas erróneas y acordes complejos, crea sonidos únicos del artista.
En resumen, apoyo el uso de la IA en el ámbito académico, pero es fundamental que los estudiantes comprendan sus limitaciones por sí mismos y no dependan exclusivamente de la IA para crear respuestas o validar información. Al graduarse, los estudiantes no siempre tendrán un docente de apoyo para validar sus respuestas, y confiar ciegamente en la IA o en Google puede ser riesgoso. Por lo tanto, debemos fomentar un enfoque crítico y analítico en el uso de la IA, utilizando esta tecnología de manera complementaria al razonamiento humano. La IA debe ser vista como una herramienta poderosa que, cuando se utiliza correctamente, puede enriquecer el proceso de aprendizaje y fomentar un pensamiento crítico robusto y bien fundamentado.
